随着互联网信息技术的迅猛发展，我们迎来了大数据时代。大数据不仅是一种时代的特征，也是一种数字平台，涵盖了数据优化、分配与管理等内容。在平台操作过程中，数据本身潜在的信息难以准确查询，这需要采用深层次挖掘或优化数据挖掘技术的方法来解决，于是数据挖掘技术应运而生。

各行各业都在逐渐渗透大数据技术，大数据分析已成为行业发展的主流趋势。它是企业突破瓶颈、取得成功的关键手段之一。因此，传统的单一数据信息分析系统正在被全新的升级版数据挖掘技术所取代，后者正成为未来发展的主要趋势。

数据挖掘的实际应用

数据挖掘是从大量、不完整、含噪声、模糊不清且随机的实际数据中，提取出之前未知但具有潜在价值的信息和知识的过程。数据源必须真实且量大，能够包含一些干扰数据项。发现的信息和知识必须对用户有用。通常情况下，数据挖掘的结果并不一定完全正确，而是揭示一种普遍的趋势。

数据挖掘在商业中的主要应用包括用户细分、用户获取、用户留存和交叉销售四个层面。

用户细分

用户细分是指将面对的异质用户群体按照一定标准划分为若干同质的小群体。这些小群体内的用户对企业来说具有相似的价值或行为特点，而不同群体的用户则具有不同的价值或行为特点。

用户获取

用户获取是企业开拓新市场的关键途径。虽然业务部门可以通过传统方式大规模推广营销活动，但如果能在策划阶段获得更多的市场信息，无疑会使营销活动更加成功。数据挖掘技术可以帮助市场人员筛选潜在用户，使其与感兴趣的营销活动方式相结合。

用户留存

随着市场竞争加剧，获取新客户的成本越来越高，维护现有客户的重要性愈发凸显。企业可以通过决策树算法预测哪些用户可能会转向竞争对手，从而提前采取措施防止这种情况发生。

交叉销售

交叉销售是指商家向顾客推荐其当前消费之外的产品。利用数据挖掘技术，可以从分析现有客户的购买行为数据开始，寻找潜在的交叉销售机会。本质上，交叉销售与单一产品销售并无本质区别，关键是用最经济的方式提供最优的商品和服务，实现双赢。

互联网大数据背景下的数据挖掘实际意义

在当今社会，各种数据信息技术得到了快速发展，如互联网技术、云计算和信息技术等，这些技术推动了移动互联网和数字地球技术的进步，并在全球范围内取得了显著成就。随着各行各业的快速发展，信息化已成为社会经济发展的重要推动力，成为经济增长的关键因素之一。